應用數據包絡分析方法評價某醫科大學教研室相對運行效率*

中國醫科大學(110001) 張 旭 趙 群

數據包絡分析(data envelopment analysis，DEA)的實質是根據一組關于輸入、輸出指標的觀察值來估計生產前沿面并以之進行綜合效果評價，從而得出哪些單位投入過大、產出過小的意見〔1〕。本研究針對教研室的教育資源投入與教育科研產出種類較多以及量綱不一致等特點，以教研室的教育成本核算為基礎，應用數據包絡分析法，探討高等醫學院校績效評價方法，為建立高校資源利用約束機制、教職員工激勵機制和提高高等院校資源的利用效率提供依據。

資料與方法

1．資料來源

數據來源于某醫科大學計財處、設備處、人事處、房產科、實驗動物部、研究生院、教務處和科研處等相關部門，主要收集了2007年該校校部地區64個教研室的房屋折舊、設備購置、人員數等11個方面的信息。

2．方法

本研究通過文獻法確立了三級指標體系共有32個指標。其中一級指標體系包括科學研究、人才培養、學校聲譽，二級指標包括科研基地、科研項目、科研成果、培養基地、師資隊伍、學生情況、綜合聲譽等，在此基礎之上通過專家法并結合該醫學院校的實際情況，經過篩選、細化及相關性分析從32個指標中選取了11個指標建立了適合該院校教研室效率評價的指標體系。然后利用DEA方法對該醫學院校進行相對效率評價。

分析步驟

1．指標篩選

通過查閱文獻確立了三級指標體系有32個指標。綜合多位高校管理者和經濟學專家的意見，將高等醫學院校相對效率評價的指標主要從能夠反映教研室的規模、經濟狀況、效率等方面的數據中選取，并利用SPSS軟件將這些指標實測數據進行相關性分析確定了8個投入指標和3個產出指標，投入指標包括:學生指導津貼、房屋折舊費、設備折舊費、設備購置費、藥品材料費、實驗動物費、工資和教研室員工人數。產出指標包括:教學時數、科研經費數、論文數。

2．DEA模型的選用和特點

DEA 方法有 C2R、C2GS2、C2RS2、BC2等模型，其中最基本的模型是C2R和C2GS2模型〔3〕，本研究選用C2R。

DEA方法最主要的特點就是不必事先人為地對有效邊界作假設，讓數據提供依據，還可以使用不同的量綱數據;不必事先預定指標間的函數關系;能對各決策單元的相對有效性進行排序;能計算沒有達到100%有效的決策單元的缺失指標或多余量，從而為決策提供管理信息〔2〕。本研究利用PIM-DEA V1.5軟件完成。

結 果

1.在2007年中，該醫學院校在體制上和社會的整體環境上沒有太大變化，故可把該醫學院校中64個教研室作為64個整體進行分析，分析結果見表1。

2.相對無效單元U11的分析結果，如表2，3所示。

討 論

1．通過表1可以看出不同教研室的相對效率情況。2007年度整體有效的教研室有16個;DEA無效的教研室有48個。在無效單元中，根據DEA評價結果對U11進行具體分析。可以看出U11在投入方面是相對過剩的，實際值與理想值存在著明顯的差異。例如，實驗動物費用實際值是3999，理想值是51.1，其多投入了98.72%。在產出方面可以看出U11是相對不足的。例如，科研經費數量的真實值是22，而理想值為32，還需增加45.46%才能達到理想值。單元的信息，如表2、3所示理想值與實際值等，但是對于有效的決策單元提供的信息卻相對較少，如64個決策單元中有16個被評價單元的得分為100，這些決策單元排序相同沒有先后順序，在結果中無法顯示出這些決策單元的差別，無法對有效的決策單元進行調整。

表1 2007年度DEA評價結果排序(降序)

表2 2007年U11的投入實際值與理想值分析

表3 U11的產出實際值與理想值分析

3．從醫學院校教研室管理方面來講。高校應該鼓勵效率相對低下的教研室向效率值為100并且科室性質相近的教研室學習，取其所長，補己之短，提高教研室的工作效率;高校管理層還應該對效率低下的教研室給予政策扶持，促進其有效健康的發展;對于有效的教研室，高校應增加對其的投入量，加強管理，使其更加有效的運行，為學校做出更多的貢獻。

通過DEA方法可以具體計算出哪些指標存在著差異以及差值的量是多少，可以為醫學院校教研室加強管理、提高效率提供可靠的參考依據。

2．應用DEA方法對醫科大學教研室進行相對效率的評價，評價結果直觀可靠，說服力較強。這種方法也有其不足之處，DEA方法雖然能夠提供非有效決策

1．謝娟，馬亞楠，趙穎．數據包絡分析在醫院臨床科室相對效率評價中的應用．中國衛生統計．2010，27(1):88．

2．Cooper William W，Seiford Lawrence M，Tone K．Data Envelopment A-nalysis:A Comprehensive Text，with Models，Applications，References and DEA-Solver Software．New York:Springer Science BusinessMedia，Netherlands，2007．

3．魏權齡．數據包絡分析．北京:科學出版社，2006，41-47．